运筹优化学习23:单因素方差分析理论及Matlab代码实现(下)

简介: 运筹优化学习23:单因素方差分析理论及Matlab代码实现

2 F值、P值的获取与Matlab相关函数剖析

2.1 F值的邻近值

对于F值,我们可以查表的方式获得,查表是我们需要三个参数:显著性水平、组内自由度、组间自由度


对于刚开始的示例:


显著性水平:0.05


组内自由度:gif.gif


组间自由度:gif.gif


查表可知:此时的P的邻接值为3.24


如果不想抄表,我们可以使用Matlab函数finv来计算P值,以下为函数说明:


20200415215259644.png

2.2 P值查表与计算

首先介绍正态分布的基础知识:

20200415215658975.png

20200415215725688.png

20200415215751724.png

然后介绍使用Matlab如何计算正态分布概率的计算公式:

20200415215924373.png

2.3 Matlab方差和标准差的说明

注意在计算式要使用到总体的方差,Matlab自带方差公式使用的样本方差公式:

20200415220120807.png


20200415220149385.png

20200415220225706.png


2.4 Matlab代码实现

20200415221714670.png

20200415221817350.png

20200415221841228.png

运行结果展示:

20200415221933277.png




相关文章
|
2天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于PSO粒子群优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目展示了基于PSO优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列预测算法。使用Matlab2022a开发,完整代码含中文注释及操作视频。算法结合卷积层提取局部特征、LSTM处理长期依赖、自注意力机制捕捉全局特征,通过粒子群优化提升预测精度。适用于金融市场、气象预报等领域,提供高效准确的预测结果。
|
16天前
|
算法
基于遗传优化算法的风力机位置布局matlab仿真
本项目基于遗传优化算法(GA)进行风力机位置布局的MATLAB仿真,旨在最大化风场发电效率。使用MATLAB2022A版本运行,核心代码通过迭代选择、交叉、变异等操作优化风力机布局。输出包括优化收敛曲线和最佳布局图。遗传算法模拟生物进化机制,通过初始化、选择、交叉、变异和精英保留等步骤,在复杂约束条件下找到最优布局方案,提升风场整体能源产出效率。
|
12天前
|
算法
基于GA遗传优化的PID控制器最优控制参数整定matlab仿真
通过遗传算法优化PID控制器的参数,可以有效提高控制系统的性能。本文详细介绍了GA优化PID参数的原理、适应度函数的设计以及MATLAB实现步骤,并通过仿真验证了优化效果。希望本文能为读者在实际应用中提供参考和帮助。
51 18
|
16天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于WOA鲸鱼优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目基于MATLAB 2022a实现时间序列预测,采用CNN-GRU-SAM网络结构,结合鲸鱼优化算法(WOA)优化网络参数。核心代码含操作视频,运行效果无水印。算法通过卷积层提取局部特征,GRU层处理长期依赖,自注意力机制捕捉全局特征,全连接层整合输出。数据预处理后,使用WOA迭代优化,最终输出最优预测结果。
|
19天前
|
算法
基于SOA海鸥优化算法的三维曲面最高点搜索matlab仿真
本程序基于海鸥优化算法(SOA)进行三维曲面最高点搜索的MATLAB仿真,输出收敛曲线和搜索结果。使用MATLAB2022A版本运行,核心代码实现种群初始化、适应度计算、交叉变异等操作。SOA模拟海鸥觅食行为,通过搜索飞行、跟随飞行和掠食飞行三种策略高效探索解空间,找到全局最优解。
|
6天前
|
算法 数据安全/隐私保护
基于惯性加权PSO优化的目标函数最小值求解matlab仿真
本程序基于惯性加权粒子群优化(IWPSO)算法,在MATLAB2022A上实现目标函数最小值求解的仿真。核心代码通过主循环迭代更新粒子速度和位置,动态调整惯性权重,平衡全局探索与局部开发。最终输出最优解及适应度变化图,并绘制等高线图展示优化过程。完整程序运行后无水印。 IWPSO改进了基本PSO算法,通过引入惯性权重因子,提高了复杂优化问题的搜索效率和精度,避免早熟收敛,增强了全局寻优能力。
|
8天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于GA遗传优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目使用MATLAB 2022a实现时间序列预测算法,完整程序无水印。核心代码包含详细中文注释和操作视频。算法基于CNN-LSTM-SAM网络,融合卷积层、LSTM层与自注意力机制,适用于金融市场、气象预报等领域。通过数据归一化、种群初始化、适应度计算及参数优化等步骤,有效处理非线性时间序列,输出精准预测结果。
|
7天前
|
算法 数据安全/隐私保护 索引
基于GWO灰狼优化的多目标优化算法matlab仿真
本程序基于灰狼优化(GWO)算法实现多目标优化,适用于2个目标函数的MATLAB仿真。使用MATLAB2022A版本运行,迭代1000次后无水印输出结果。GWO通过模拟灰狼的社会层级和狩猎行为,有效搜索解空间,找到帕累托最优解集。核心步骤包括初始化狼群、更新领导者位置及适应值计算,确保高效探索多目标优化问题。该方法适用于工程、经济等领域复杂决策问题。
|
17天前
|
传感器 算法
基于GA遗传算法的多机无源定位系统GDOP优化matlab仿真
本项目基于遗传算法(GA)优化多机无源定位系统的GDOP,使用MATLAB2022A进行仿真。通过遗传算法的选择、交叉和变异操作,迭代优化传感器配置,最小化GDOP值,提高定位精度。仿真输出包括GDOP优化结果、遗传算法收敛曲线及三维空间坐标点分布图。核心程序实现了染色体编码、适应度评估、遗传操作等关键步骤,最终展示优化后的传感器布局及其性能。
|
9天前
|
数据可视化 数据挖掘 BI
MATLAB学习之旅:数据统计与分析
在MATLAB中,我们掌握了数据导入、处理及插值拟合等基础技能。接下来,我们将深入数据统计与分析领域,学习描述性统计量(如均值、标准差)、数据分布分析(如直方图、正态概率图)、数据排序与排名、数据匹配查找以及数据可视化(如箱线图、散点图)。这些工具帮助我们挖掘数据中的有价值信息,揭示数据的奥秘,为后续数据分析打下坚实基础。

热门文章

最新文章